TIP-10. Update on GBM AGILE: A global, phase 2/3 adaptive platform trial to evaluate multiple regimens in newly diagnosed and recurrent glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND GBM AGILE (Glioblastoma Adaptive, Global, Innovative Learning Environment) is a multi-arm, international, seamless Phase 2/3 response adaptive randomization (RAR) platform trial designed to efficiently identify investigational therapies that improve overall survival and confirm efficacious therapies and biomarker signatures to support registration. GBM AGILE is a collaboration among academic investigators, patient organizations, and industry to support new drug applications for newly diagnosed and recurrent glioblastoma. METHODS The primary objective of GBM AGILE is to identify therapies that improve overall survival in patients with newly diagnosed or recurrent glioblastoma. Operating under a Master Protocol, GBM AGILE allows multiple drugs from different companies to be evaluated simultaneously and/or over time against a common control. Investigational therapies are added as information about promising drugs is identified, while other therapies are removed as they complete evaluation. RAR is used within subtypes of the disease to assign participants to investigational arms based on their performance. GBM AGILE has screened over 2300 patients and enrollment continues to be robust. In addition to the efficient evaluation of investigational arms, a goal of GBM AGILE is to expand knowledge of glioblastoma to support advancements in treatment using the data collected within the trial (learning environment). Over 7 million data points are currently available for inclusion in the development of a longitudinal model. Such a model may be able to inform randomization by providing earlier and continuous information regarding patient and arm performance. In addition, serial magnetic resonance imaging scans and biospecimens from baseline through patient progression are being collected for further analysis. An initial 500 baseline tissue samples are being characterized by genome sequencing and transcriptome analysis. NCT number: NCT03970447.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».